图像处理------直方图均衡化

基本思想：

直方图图均衡化是图像处理中的常用图像增强手段，直方图均衡化的主要优点是

可以降低图像噪声，提升图像的局部显示。对于常见的RGB图像，直方图均衡化

可以分别在三个颜色通道上处理，基本的直方图均衡化的公式为：

其中n_j表示灰度级为R_k的像素的个数，L为图像中灰度总数，对于RGB来说L的

取值范围为[0~255]总灰度级为256个。而R表示输入图像的直方图数据。根据输

出的灰度值S_k计算出输出像素的每个像素值，完成直方图均衡化之后的像素处理

程序效果：

源代码：

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1. package com.gloomyfish.filter.study;  
2.   
3. import java.awt.image.BufferedImage;  
4.   
5. public class HistogramEFilter extends AbstractBufferedImageOp{  
6.   
7.     @Override  
8.     public BufferedImage filter(BufferedImage src, BufferedImage dest) {  
9.         int width = src.getWidth();  
10.         int height = src.getHeight();  
11.   
12.         if ( dest == null )  
13.             dest = createCompatibleDestImage( src, null );  
14.   
15.         int[] inPixels = new int[width*height];  
16.         int[] outPixels = new int[width*height];  
17.         getRGB( src, 0, 0, width, height, inPixels );  
18.         int[][] rgbhis = new int[3][256]; // RGB  
19.         int[][] newrgbhis = new int[3][256]; // after HE  
20.         for(int i=0; i<3; i++) {  
21.             for(int j=0; j<256; j++) {  
22.                 rgbhis[i][j] = 0;  
23.                 newrgbhis[i][j] = 0;  
24.             }  
25.         }  
26.         int index = 0;  
27.         int totalPixelNumber = height * width;  
28.         for(int row=0; row<height; row++) {  
29.             int ta = 0, tr = 0, tg = 0, tb = 0;  
30.             for(int col=0; col<width; col++) {  
31.                 index = row * width + col;  
32.                 ta = (inPixels[index] >> 24) & 0xff;  
33.                 tr = (inPixels[index] >> 16) & 0xff;  
34.                 tg = (inPixels[index] >> 8) & 0xff;  
35.                 tb = inPixels[index] & 0xff;  
36.   
37.                 // generate original source image RGB histogram  
38.                 rgbhis[0][tr]++;  
39.                 rgbhis[1][tg]++;  
40.                 rgbhis[2][tb]++;  
41.             }  
42.         }  
43.           
44.         // generate original source image RGB histogram  
45.         generateHEData(newrgbhis, rgbhis, totalPixelNumber, 256);  
46.         for(int row=0; row<height; row++) {  
47.             int ta = 0, tr = 0, tg = 0, tb = 0;  
48.             for(int col=0; col<width; col++) {  
49.                 index = row * width + col;  
50.                 ta = (inPixels[index] >> 24) & 0xff;  
51.                 tr = (inPixels[index] >> 16) & 0xff;  
52.                 tg = (inPixels[index] >> 8) & 0xff;  
53.                 tb = inPixels[index] & 0xff;  
54.   
55.                 // get output pixel now...  
56.                 tr = newrgbhis[0][tr];  
57.                 tg = newrgbhis[1][tg];  
58.                 tb = newrgbhis[2][tb];  
59.                   
60.                 outPixels[index] = (ta << 24) | (tr << 16) | (tg << 8) | tb;  
61.             }  
62.         }  
63.         setRGB( dest, 0, 0, width, height, outPixels );  
64.         return dest;  
65.     }  
66.     /** 
67.      *  
68.      * @param newrgbhis 
69.      * @param rgbhis 
70.      * @param totalPixelNumber 
71.      * @param grayLevel [0 ~ 255] 
72.      */  
73.     private void generateHEData(int[][] newrgbhis, int[][] rgbhis, int totalPixelNumber, int grayLevel) {  
74.         for(int i=0; i<grayLevel; i++) {  
75.             newrgbhis[0][i] = getNewintensityRate(rgbhis[0], totalPixelNumber, i);  
76.             newrgbhis[1][i] = getNewintensityRate(rgbhis[1], totalPixelNumber, i);  
77.             newrgbhis[2][i] = getNewintensityRate(rgbhis[2], totalPixelNumber, i);  
78.         }  
79.     }  
80.       
81.     private int getNewintensityRate(int[] grayHis, double totalPixelNumber, int index) {  
82.         double sum = 0;  
83.         for(int i=0; i<=index; i++) {  
84.             sum += ((double)grayHis[i])/totalPixelNumber;  
85.         }  
86.         return (int)(sum * 255.0);  
87.     }  
88.   
89. }